MoViDNN：基于深度神经网络评估视频质量增强的移动平台
计算机视觉与模式识别
2022-03-22 v1 多媒体
摘要
近年来，基于深度神经网络（DNN）的方法因其快速发展而被深入研究以改进视频质量。由于计算成本高，这些方法主要面向桌面设备设计。然而，随着近年来移动设备性能的提升，在移动设备上运行基于 DNN 的方法已成为可能。尽管具备所需的计算能力，利用 DNN 提升移动设备视频质量仍是一个活跃的研究领域。本文中，我们提出一个开源移动平台 MoViDNN，用于评估基于 DNN 的视频质量增强方法，如超分辨率、去噪和去块效应。我们提出的平台可用于客观与主观地评估基于 DNN 的方法。对于客观评估，我们报告执行时间、PSNR 和 SSIM 等常用指标。对于主观评估，报告平均意见得分（MOS）。该平台已公开于 https://github.com/cd-athena/MoViDNN。
引用
@article{arxiv.2201.04402,
title = {MoViDNN: A Mobile Platform for Evaluating Video Quality Enhancement with Deep Neural Networks},
author = {Ekrem Çetinkaya and Minh Nguyen and Christian Timmerer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04402},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 3 figures